いくつかのオンライン リスティングの販売データがあります。私は同じ商品の価格をランダムに設定して、最大の利益を得るために最適な価格を見つけました。以下はサンプルデータの一部です。
6 units @ 296.9/ea
225 units @ 331.69/ea
45 units @ 334.99/ea
5 units @ 369.29/ea
2 units @ 399.0/ea
2 units @ 353.27/ea
5 units @ 354.21/ea
どちらが最良の価格帯であるかは明らかですが、私はまだ何らかの平均を見つけようとしているので、最高の数字だけを選ぶのではありません.
私の最初の考えは、単純に各セットを乗算し、それらをすべて加算し、合計ユニットで割ることでした (別名、合計平均を見つけます)。販売台数とそれぞれの価格の関係が考慮されていないのが問題。
最善の解決策を見つけるためのアドバイスはありますか? ありがとう！
- 編集 -
クリック率や閲覧率などの分析データを考慮に入れる必要はありません。すべてのリストはまったく同じ時間に作成され、まったく同じものだったからです。販売量、視聴回数などは、価格設定の直接的な結果です。言い換えれば、商品の価格に基づいて売上を得ています。
私は利益率を見つけようとしているのではなく、最良の LIST PRICE を見つけようとしています。すでに利益率を確認しており、しきい値を満たしていないキャンペーンを有効または無効にしています。新しい市場に参入し、理想的な価格でアイデアを得ることができるように、以前の結果に基づいて中間価格を見つけようとしています.
--2回目の編集--
テスト用に同じアイテムをリストすると、価格に関係なく、一部のアイテムは全体的により多くのビューを獲得し、実際にはより多くの販売につながります. あたかも彼らが店で「バイラル」になるかのように。これらのビューの理由は、完全に制御できません。価格設定を除いて、すべてのリストは同一です。ほとんどすべてのオンライン小売業者は、その顧客に最適な結果を取得するための特別なアルゴリズムを備えています。
これを行おうとしている唯一の理由は、以前の結果に基づいて最適な希望小売価格について知識に基づいた「推測」を得ようとすることです。言い換えれば、店舗と顧客が私たちのためにこれらの価格を選んでいます。リストの価格をランダムに設定するのではなく、開始する価格を推測してみたいだけです。そこから、マージンの増加に取り組むことができます。